1. Awkward Array 根据方介绍,Awkward Array用于嵌套的、大小不一的数据,包括任意度的列表、记录、混合的类型和缺失数据,使用起来类似NumPy。看起来像是升级版的NumPy呀。果然,不同度的数组可以直接放在一起运算。并且,【Python机器学习】回归算法、聚类算法、决策树、随机森林、神经网络、贝叶斯算法、支向量机等十大机器学习算法一口气学完!共计181条,包括:
也总结了各种机器学习算法的一些个理解,并且提供Python的执行代码,可以直接进上面的学习交流群里获取学习。✅ 读完这篇文章,老铁们们至少可以行1、监督式学习工作机:这个算法由一个目标变量或结果变量(或因变量)组成。这些变量由已知的一系列预示变量(自变量)预测而来。利用这一系列变量,我们生成一个将输入值映射到期望输出值的函数。这个训练过程会一直续,直到模型在训练数据上获得期望的精确度。监督式学习的例子有:回归、决策树、随机森林、K – 近邻算法、逻辑回归等。2、非监督式学习工作机:在这个算法中,没有任何目标变量或结果变量要预
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